Нейросети практика. Джейд Картер

слоя к входным данным

      output = dense_layer(input_data)

      ```

      Описание: В данном примере создается полносвязный слой с 256 нейронами. Слой использует функцию активации ReLU для добавления нелинейности. Входные данные предполагаются вектором или матрицей признаков. Полносвязный слой применяется к входным данным, и результат сохраняется в переменной `output`.

      4. Пример функции активации (Activation Function):

      ```python

      import tensorflow as tf

      # Пример применения функции активации ReLU

      output = tf.keras.activations.relu(input_data)

      # Пример применения функции активации softmax

      output = tf.keras.activations.softmax(input_data)

      ```

      Описание: В данном примере приведены два примера применения функций активации. Первый пример демонстрирует применение функции активации ReLU к входным данным `input_data`. Функция активации ReLU применяет нелинейное преобразование, оставляя неотрицательные значения без изменения, а отрицательные значения обнуляются. Второй пример показывает применение функции активации softmax к входным данным `input_data`. Функция активации softmax преобразует входные данные в вероятностное распределение, где каждый элемент вектора выходных данных представляет вероятность отнесения к определенному классу.

      Обратите внимание, что в приведенных примерах предполагается использование библиотеки TensorFlow для создания и обучения нейронных сетей. Код представлен в виде общей структуры и может потребовать дополнительных настроек и параметров в зависимости от конкретной задачи.